简议基于客流预测的铁路旅客列车票额智能分配方法

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1、简议基于客流预测的铁路旅客列车票额智能分配方法铁路旅客列车票额分配是在铁路运能不能满足运量需求的情况下实施的一种重要的客流组织方法。票额分配是以旅客列车运行图为基础，以旅客列车开行方向上的客流分布为依据，根据列车编组和停站时刻，完成线路方向上旅客列车在经由停车站软(硬)、卧(座)票额的分配以及各种指标的计算。票额分配的好坏直接影响列车沿途停靠车站的收益。　　既有的票额分配方法是在列车运行图变化后，客运管理人员参考历史数据和历史票额分配方案，根据新的列车运行图，对列车沿途停靠站进行票额分配。因此，可能出现车站票额与车站需求不匹配的现象。并且，人工将分配方案录入计算机

2、，工作量大，容易出现数据差错。随着客运发展的信息化和精细化，列车运行图调整频繁，急需实现智能票额分配，以提高票额管理的工作效率和质量。因此，本文提出一种基于客流预测的票额智能分配方法(由于票额的分配经常是在预售期外进行，所以也称之为票额智能预分)方法。　　1客流预测　　为了满足票额智能分配，客流预测必须以列车逐日分席别的站间客流为基本粒度进行预测。但是，目前对于客流预测的研究主要集中在客流总量的预测上，可以借鉴的成果较少。本文以全路客票发售与预订系统中的客票数据为基础，将列车发售的客票数据转换成客运量时间序列数据，采用基于改进的移动平均时间序列分析法，实现列车逐日

3、分席别的站站客流预测。　　时间序列分析法的基本思想是寻找时间发展的统计规律，拟合出适当的数学模型描述这种规律并预测未来。本文对经典的移动平均时间序列预测方法做了2项改进：①参考的时间序列数据不再是连续的，而是根据不同的客流阶段自动识别确定的;②增加客流周期、客流发展趋势等因素的影响系数。　　采用改进的移动平均时间序列预测方法预测客流的基本模型为　　xt+1=∑ax(t)+∑kukx(t)(1)　　式中：xt+1为t+1时刻的预测客流;x(t)为t时刻参考的客运量时间序列数据，其值依据xt+1所处的客流阶段(节假日客流参照上一年度相同节假日的，普通时

4、期客流参照最相邻普通时期的)确定;a为发展系数;ui为因素影响系数，i∈[1，k]，k为客流影响因素总数。　　根据式(1)进行客流预测的步骤如下。　　第1步：计算发展系数a。对选定参照期的客流时间序列数据采用差分法计算得到客流周期，提取相邻周期间的变化趋势得到变化趋势序列，通过回归计算得出预测周期的发展系数a。　　第2步：计算因素影响系数ui。通过计算参考时间序列的最近相邻n个周期的序列分星期的周规律因素、分节假日的假日因素和普通期的一般因素，提取各因素对参考序列的影响系数。　　第3步：判定xt+1客流特征是普通时期客流还是节假日客流。如果是普通时期客流

5、，则可确定参照客流时间序列x(t)由最近可以获得的列车分席别时间子序列、去年同期时间子序列与xt+1去年同期时间子序列共同组成;如果处于节假日客流阶段，需进一步判定在节假日中的时序位置，如处于节假日客流的第几天，则可确定参照客流时间序列x(t)由最近可以获得的列车分席别时间子序列、去年同期时间子序列、xt+1去年和前年同期时间子序列共同组成。　　第4步：根据式(1)计算得到xt+1。　　对列车的每个席别的每个站的客流依次采用上述步骤进行计算，得到列车指定预测时间的分席别的站站客流x={p12，p13，，p1为票额裂解控制系数，用于控制票额裂解的程度，在[0，1]之

6、间取值，全裂解时取m=1，全不裂解时取m=0;n为票额保护系数，用于对长途票额进行保护，在[0，1]之间取值，票额全部保护时n=1，全部不保护时n=0，此处的票额保护是指票额以更长的可乘车区间保留，以方便票额在该区间的自由发售;γ为票额所有站客流培养系数，在[0，0.5]之间取值，等于0时，视票额所有站为列车普通停靠车站，不进行该站票额的客流培养。　　票额裂解控制系数m，票额保护系数n的值是根据最近1周客流预测的平均预测准确度确定的。为培养票额所有站的客流，需要保证票额裂解控制系数m不变，同时票额保护系数n要给予适量的放大，放大的比例一般视列车所处的开

7、行阶段而定，新开列车一般增加0.5倍，稳定期一般增加0.25倍。为简便起见，m和n的值根据对整趟列车的预测结果综合考虑确定。预分后，可能剩余席位调整至通售用途供列车各经停站发售。在客流旺季，或客流预测误差偏大时，需要调小票额裂解控制系数m、增大票额保护系数n;在客流淡季，或客流预测误差较小时，可以调大票额裂解控制系数m、减小票额保护系数n。　　票额分配模型主要包括站间票额数量调配模型和席位占用优化模型。　　根据站站客流预测结果，综合考虑票额裂解因素、票额保护因素和客流培养因素，建立的站间票额数量调配模型为　　S={sij

8、sij=∫m∫0n0(4+

9、&gamm